当前，20个城市入选应用试点名单，标志着“车路云一体化”进入规模化落地发展的新阶段。“车路云一体化”的产业架构在建设初期大概率仍由政府埋单，成熟后可能由运营方承担，商业模式仍在探索阶段。从投资角度看，主要看点在于建设阶段，运营阶段至少在3年后，目前路侧和车端基础设施投资确定性较高。　　我国道路情况具有特殊性，在新基建的推动下，车路协同有望进入快速发展阶段，弥补中国在单车智能发展方面的不足，甚至超越美国，率先实现L4-L5级高等级自动驾驶技术的大规模商业化落地。　　来源：新财富杂志（ID：xcfplus）　　作者：吴鸣远（华创证券计算机分析师）等　　随着自动驾驶技术的成熟和商业化的加速，汽车的核心价值部件由体现动力和操作系统的传动系统，转向体现自动驾驶水平的智能软件系统和处理芯片。在各项利好加持下，我国智能驾驶渗透率快速提速，2023年L2级自动驾驶渗透率达到47.3%，2024年1至5月突破50%。　　车路协同自动驾驶是在单车智能自动驾驶的基础上，将“人-车-路-云”交通要素有机地相联系，从而满足不同等级自动驾驶车辆应用需求。　　01　　单车智驾已成功商业化推广，高阶智驾落地仍需提升　　以特斯拉自动驾驶（FSD）为代表的单车智能自动驾驶技术，目前已在北美成功商业化推广。特斯拉利用多摄像头和神经网络，实现高级驾驶辅助功能，并持续突破技术挑战，包括算法、路测、云计算、数据标注、仿真训练和系统软件等。　　其FSD V12版本通过视频数据优化参数以实现自学驾驶，并采用端到端整合策略，提高性能，降低成本，同时，利用最新的深度学习技术，实现了从感知到决策的直接映射。FSD V12版本已在北美开始商业化推广，2024年4月24日，特斯拉宣布其FSD用户的累计行驶里程已超过约13亿英里，标志着特斯拉自动驾驶技术进入规模应用阶段。　　在各项利好加持下，我国智能驾驶渗透率也在提速。2023年，我国乘用车L2级（自动驾驶）渗透率达到47.3%，2024年1至5月突破50%，部分功能接近L3级智能驾驶水平。　　国内城市导航辅助驾驶技术（NOA）近年来蓬勃发展，成为智能驾驶领域的热点。盖世汽车研究院预测，到2025年，国内搭载城市NOA功能的车辆数量将超过300万辆。这一市场趋势被认为是智能驾驶技术发展的重要里程碑，提升了车辆的智能化水平，为车企提供了新的竞争优势和数据训练方式。国内城市NOA技术正处于快速发展阶段，多家车企积极投入，推动该技术的普及和应用。　　　　目前，自动驾驶分为单车智能自动驾驶（Autonomous Driving，AD）和车路协同自动驾驶（Vehicle-Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICAD）两种技术路线。其中，AD主要依靠车辆自身的视觉、激光雷达等传感器、计算单元、线控系统进行环境感知、计算决策和控制执行。VICAD在AD的基础上，通过先进的车、道路感知和定位设备（如摄像头、雷达等）对道路交通环境进行实时高精度感知定位，按照约定协议进行数据交互，实现车与车、车与路、车与人之间不同程度的信息交互共享（即网络互联化），并涵盖不同程度的车辆自动化驾驶（即车辆自动化），以及考虑车辆与道路之间协同优化问题（即系统集成化）。通过车辆自动化、网络互联化和系统集成化，最终构建一个车路协同自动驾驶系统。　　根据工业和信息化部于2024年6月4日发布的消息，比亚迪、广汽集团、蔚来、上汽、一汽等9家汽车生产企业获批进入智能网联汽车准入和上路通行试点，成为全国首批开展L3自动驾驶上路通行试点的车企。这些企业涵盖了乘用车、客车以及货车三大类，显示出试点的广泛性和多样性。　　此次试点的实施将分为五个阶段，包括试点申报、产品准入试点、上路通行试点、试点暂停与退出、评估调整。这意味着，尽管这些企业已经通过了初步遴选，但实际的自动驾驶功能是否能够量产和上路通行，还需要经过进一步的测试和评估。9家企业的入围，不仅展示了中国在智能驾驶领域的快速发展，也为未来自动驾驶技术的规模化应用奠定了基础。随着试点工作的推进，L3级自动驾驶技术有望在未来几年内实现更广泛的应用和发展。　　02　　车路协同助力高阶智驾发展，我国有望实现弯道超车　　车路协同自动驾驶是在单车智能自动驾驶的基础上，借助V2X（vehicle-to-everything）和通信技术，将“人-车-路-云”交通要素有机地联系在一起。V2X是一种让车辆能够与周围环境中的各种实体进行数据交换的通信技术，可以满足不同等级自动驾驶车辆需求。这些实体包括其他车辆（V2V）、行人（V2P）、道路设施（V2I）和网络（V2N），通过全方位协同配合，满足不同等级自动驾驶车辆应用需求（如辅助驾驶、高等级自动驾驶），实现自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标，有效提高交通效率，改善汽车驾驶感受，从而为用户提供智能、舒适、安全高效的综合服务。　　　　单车智能驾驶局限性强，L1-L2的传统高级驾驶辅助系统（ADAS）系统覆盖的场景较为简单，但是对于L3及以上的高等级自动驾驶，在复杂的城市道路中，传统ADAS无法穷尽每一种路况下发生的每一种可能，规则模型势必将被基于人工智能的自动驾驶算法替代，让AI学习人的驾驶习惯，提高场景的丰富度。但即使是人工智能算法替代规则模型，单车的智能化仍存在遮挡物和感知盲区的问题，存在安全隐患，且对车载传感器和计算平台要求高，成本高企。VICAD可以全流程参与高级别自动驾驶感知、决策规划和控制等过程，在运营设计域（ODD）范围内保证自动驾驶安全，远高于人类驾驶水平。　　车路协同并不是要完全取代车端的自动驾驶系统，而是同时运行在路端和云端的自动驾驶系统，发挥路端和云端的优势，为L4不同等级网联自动驾驶车辆提供互补、冗余和强化的支撑和促进作用。互补方面，从感知端看，路端和云端感知可以充分发挥感知范围广、长时间连续观测、容易工程化等优势，与车端感知进行感知互补，实现遮挡、超视距、动静态盲区等协同感知，从而提升车辆的感知能力；定位端上，在极端环境行驶时，经常出现定位不准的问题，路端通过感知定位等多种定位方式，可以为车辆提供定位互补，辅助车辆实现高精度定位。强化作用上，单车智能驾驶时，在识别信号灯时遇到炫光、频闪、盲区等问题，通过路端系统与低复杂度信号控制机对接信息，可以加强智能驾驶的识别功能。　　　　我国有望依靠通信技术、基建建设等优势，通过车路协同实现自动驾驶领域的弯道超车。目前，以华为为代表的通信企业在5G技术方面世界领先，且4G和5G基站数量多，覆盖广，我国政府大力推行5G网络、智能交通基础设施等新型基础设施建设，在道路的改造方面坚决推行5G LTE-V2X技术标准，支持LTE-V2X向5G-V2X平滑演进。　　从我国的道路情况来看，高速公路总里程世界第一，公路总里程和公路网密度快速增加，且收费公路里程远高于美国，可见我国智能路侧终端（RSU）的数量和分布范围大于美国，这些基础设施建设方面的特殊性将有力推动车路协同的发展。而在新基建的推动下，车路协同有望进入快速发展阶段，降低自动驾驶的复杂度和车载成本，弥补中国在单车智能发展方面的不足，成为中国特色的发展道路，甚至超越美国率先实现L4-L5级高等级自动驾驶技术的大规模商业化落地。　　　　车路协同的意义不仅仅在于加速自动驾驶的普及应用，提高交通安全和交通效率，其对产业的推动作用也至关重要。VICAD可以带动智能装备、地图定位、云计算、通信、安全等相关产业协同发展，在当前以单车智能和车云结合的架构中，安全问题无法得到有效的解决，而通过VICAD，可以更加系统化整合跨行业资源，为跨行业融合发展提供动力。根据中国汽车工程学会分别对智能网联汽车、智能化路侧基础设施、云控平台和基础支撑四大领域的产值增量进行测算，在中性预期情景下，预计2025年和2030年，我国“车路云一体化”智能网联汽车产业总产值增量分别为7295亿元和25825亿元，年均复合增长率为28.8%。　　03　　车路协同政策推动产业建设，招投标密集发布加速行业发展　　近年来，我国车路协同相关政策持续助力产业发展加速，相关政策涉及智慧交通、车联网等多个领域，政府层面持续出台政策法规，以匹配现代化经济体系的建设需求，给车路协同行业的发展带来比较好的政策环境。其中，智慧交通将更进一步发挥“新基建”的重要支撑作用；车联网政策主要集中于大力推动车联网基础实施建设、商业化应用、相关的5G和V2X等高新技术发展、信息安全保障等几方面。　　“车路云一体化”应用试点城市名单涉及不同层级、不同类型的城市，为其实现全国推广提供支持。7月3日，工信部等5部门联合公布了智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，北京、上海、重庆、鄂尔多斯、沈阳、长春、南京、苏州、无锡、杭州、合肥、福州、济南、武汉、十堰、长沙、广州、深圳、海南、成都等20个城市入选，标志着“车路云一体化”进入规模化落地发展的新阶段。不同层级、不同类型的城市进行应用试点，有助于推动“车路云一体化”更广泛地应用，为其在全国范围内的推广提供实践经验和数据支持。　　“车路云一体化”招投标密集发布，产业建设正在提速。自5月31日北京市发改委批准建设北京市近百亿的“车路云一体化”项目后，武汉市也在6月14日公布了170亿规模车路云示范项目，将显著推动智慧道路覆盖率及车载终端装配率的提升。此外，深圳、福州、鄂尔多斯等地相继公示“车路云一体化”重大项目新建工程。在2024全球智能网联汽车商业化创新论坛上，深圳市交通运输局党组成员、副局长徐炜表示：“重点任务之一是实现推动车路云。深圳将应该会成为第一批国家车路云一体化试点，包括接下来的交通部组织的交通基础设施的数字化转型升级的试点。”预计后续20个应用试点城市将发布相应的“车路云一体化”的规划并进行开工建设，整个行业将步入项目密集落地阶段。　　04　　车路协同产业链分布广泛，正逐步迈向规模化商用阶段　　我国车路协同产业链分布领域广泛，涉及车载设备和智能交通系统、道路基础设施建设、数据处理和管理、服务提供商以及车辆制造和技术供应商等多个环节，这些环节需要相互协作和协同发展，以推动车路协同的实现和应用。车路协同产业链分为基础层、平台层和应用层，其中，基础层主要为设备与终端，包括芯片、摄像头、雷达、云计算、高精地图、软件系统等领域；平台层主要为平台与运营环节；应用层主要为应用功能及应用场景。　　　　目前，我国车路协同行业偏基础公共服务模式，而非市场化模式。整个产业架构建设初期大概率仍由政府埋单，成熟后可能由运营方承担，但商业模式仍在探索阶段。即由政府制定相关政策，引导、吸引以长期投资为目标的各类资本方成立特许运营主体，进行基础设施的投资、建设与运营模式创新，并由云控基础平台采购其资源与数据，基于云控基础平台，推进以交通动态数据为主的数据要素流通模式探索，以及面向产业发展的数据应用探索，以数据要素流通的方式推进跨地区数据共享共用，让用户享受无感跨域服务。车辆通过在云控基础平台进行注册并获取服务，并提供车辆基础动态信息以及可用于商业化的行驶动态数据。智能化道路基础设施由投资建设主体进行运维与运营，云控基础平台应通过购买数据与服务或等价互换等模式获取其感知结果数据。云控基础平台运营方获取路侧基础设施感知数据及相关支撑平台交通相关数据的方式，为网联汽车、区域交通交管部门以及产业链其他企事业单位的应用需求提供服务。　　　　当前，车路协同产业正在逐步迈向规模化商用的黄金时代。根据ICVTank公布的数据，2019年，全球V2X行业市场规模为900亿美元，中国V2X行业市场规模为200亿美元，占全球市场约22.2%。预计到2022年，全球市场规模为1650亿美元，中国市场规模为500亿美元，占全球市场约30.3%。乘着“十四五”的政策东风，我国车联网市场有望迅速发展，行业规模不断扩大。　　当前，“车路云一体化”投资的主要看点在于建设阶段，运营阶段至少在3年后，目前路侧和车端基础设施投资确定性较高。具体来看，路侧基础设施包括RSU、摄像头、毫米波雷达、激光雷达、边缘服务器、交通信号机等；车端基础设施包括车载电子标签（OBU）、远程信息处理器（T-BoX）等；云平台基础设施包括人工智能物联网平台（AloT）、云控平台、应用服务平台等。　　其中，RSU行业的发展前景广阔，应用场景多。随着物联网、5G通信、人工智能等前沿技术的飞速发展，RSU的性能和功能将得到显著提升，不仅将满足传统领域的交通管理和服务需求，还将进一步拓展至自动驾驶、交通拥堵管理、交通安全监测等更多前沿领域，为智能交通和智能城市的构建提供坚实的支撑。此外，政策法规的支持也为RSU行业的发展提供了有力保障，政府可能会加大对智能交通系统的投资，推动RSU设备的广泛应用。　　“车路云一体化”首批20个试点城市已经揭晓，其建设将由小范围测试验证阶段正式迈入规模化落地建设阶段，并且将迎来项目密集落地，从而进一步加速高阶自动驾驶的普及应用和商业化进程，交通信息化产业发展有望提速。